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Morgan Stanley accélère la migration de son existant Cobol avec une GenAI maison

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Pour moderniser son patrimoine logiciel écrit dans des langages anciens, Morgan Stanley a développé son propre GPT. Cet outil décrit automatiquement en langage courant le programme et sa structure. Les développeurs de la banque ont déjà revu 9 millions de lignes de code avec l'outil, pour les adapter de Cobol en Python, par exemple.

PublicitéQuel DSI de la banque-assurance ne rêverait pas d'un outil de migration automatique de ses milliers de lignes de code Cobol dans un langage adapté au 21e siècle ? Comme le racontent nos confrères américains du Wall Street Journal, c'est un rêve que Morgan Stanley a presque transformé en réalité. Le secret ? Sans surprise, la GenAI.

La banque a en effet développé en interne, sur la base du GPT d'OpenAI, un LLM qui analyse le Cobol, et d'autres langages historiques, pour décrire en anglais courant les spécifications et la structure des programmes, et les rendre ainsi directement exploitables par ses développeurs pour une réécriture en Python par exemple. Sur de petites portions, l'outil peut même transformer automatiquement le code legacy dans un langage récent. La banque a mis sa solution à disposition de ses quelque 15 000 développeurs dans le monde et, comme le précise Michael Pizzi, global head of technology and operations de Morgan Stanley, cité par le Wall Street Journal. « A ce jour, ils ont déjà revu 9 millions de lignes et économisé 280 000 heures de travail », indique le responsable.

Exploiter toute la richesse des nouveaux langages

Il précise, par ailleurs, la raison pour laquelle Morgan Stanley a choisi d'adapter le LLM d'OpenAI plutôt que de l'utiliser directement. Pour Michael Pizzi, en effet, si les moteurs de GenAI du marché savent écrire plutôt efficacement du code moderne, ils sont bien moins habiles lorsqu'il s'agit d'interpréter et de transformer de vieux programmes. « Ils sauraient transformer du Perl en Python, mais ne sauraient pas en l'occurrence exploiter tout le potentiel de ce dernier », dit-il. Raison pour laquelle Morgan Stanley a préféré développer sa propre version et, qui plus est, l'entraîner sur ses propres lignes de code, y compris écrites dans des langages peu usités.

Une entreprise qui veut transformer son code propriétaire doit engager d'importantes ressources financières et humaines. Dans un entretien récent avec CIO, le DSI du PMU, Stéphane Boulanger a ainsi rappelé le travail colossal que représente une migration de code historique, à l'occasion du passage dans le cloud. Le système de totalisation des paris de l'entreprise comptait quelque trois millions de lignes écrites il y en cobol a 28 ans. L'entreprise a dû découper sa migration entamée il y a deux ans en 4 lots, l'opération est toujours en cours.

Toujours plus de code, pas de coupes chez les développeurs

PublicitéMais la démarche pose un autre problème identifié de longue date, celui de la disponibilité de l'expertise pour maintenir et redévelopper ces programmes. Les développeurs Cobol ou Perl vieillissent, et il est difficile, voire impossible, de trouver sur le marché de jeunes ingénieurs disposant de l'expertise adaptée, ou pire, de les convaincre de se former à des langages obsolètes. Disposer d'une solution de GenAI pour réécrire des solutions modernes pallie ce manque de compétences, et peut aussi révéler un moyen d'intéresser les jeunes développeurs. Michael Pizzi insiste, d'ailleurs, sur la volonté de Morgan Stanley d'augmenter la quantité de code développé, y compris du code d'IA. Pas question donc, pour lui de réduire les effectifs de développeurs, bien au contraire.

Article rédigé par

Emmanuelle Delsol, Journaliste
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